本技術(shù)涉及車輛，特別涉及一種基于模型預(yù)測的車道保持方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化的進(jìn)步，越來越多的車輛搭載了adas(advanceddriving?assistance?system，高級駕駛輔助系統(tǒng))自動駕駛功能，以幫助用戶提高行車安全，其中，車道保持策略作為行車的安全保障，同時也是橫向輔助策略的重要組成部分，在車輛偏離車道中心線時，系統(tǒng)觸發(fā)功能開啟，車輛便會以一定的軌跡返回車道線中心，同時航向角會與車道保持一致，至此，完成車道保持，以保障行車安全，規(guī)避駕駛風(fēng)險。

2、相關(guān)技術(shù)中，車道保持策略的狀態(tài)量獲取、模型建立多采用人工智能算法實現(xiàn)，由于所需要的某些狀態(tài)量不易獲得、穩(wěn)定性不高，且數(shù)據(jù)源的缺失會導(dǎo)致在進(jìn)行車道保持時只能進(jìn)行估計，由此會降低車道糾偏精度；同時，相關(guān)算法建模偏向于整車，而不是側(cè)向建模，僅能在部分場景下獲得良好的控制效果，因此會存在行車安全隱患，亟需解決。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于模型預(yù)測的車道保持方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)，以解決基于整車建模而導(dǎo)致的車道糾偏精度較低，且只能在部分場景下獲得良好的控制效果等問題。

2、本技術(shù)第一方面實施例提供一種基于模型預(yù)測的車道保持方法，包括以下步驟：

3、獲取車輛的前輪轉(zhuǎn)角、所述車輛的中心位置與所述車輛所處的道路中心位置的橫向距離偏差和所述車輛的橫擺角偏差，并根據(jù)所述前輪轉(zhuǎn)角、所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差構(gòu)建目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型；

4、基于所述目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型，利用預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)對所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差進(jìn)行優(yōu)化，得到所述車輛的軌跡規(guī)劃路徑，同時利用預(yù)設(shè)的預(yù)測模型對所述軌跡規(guī)劃路徑進(jìn)行跟蹤，得到所述車輛的車道保持請求扭矩；

5、獲取所述車輛的方向盤扭矩，根據(jù)所述方向盤扭矩和所述車道保持請求扭矩得到所述車輛的目標(biāo)扭矩，并根據(jù)所述目標(biāo)扭矩控制所述車輛進(jìn)行車道保持。

6、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，在獲取車輛的前輪轉(zhuǎn)角、所述車輛的中心位置與所述車輛所處的道路中心位置的橫向距離偏差和所述車輛的橫擺角偏差之前，還包括：

7、獲取所述車輛的行駛信息、方向盤輸入信息和所述車輛所處的道路信息；

8、基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)清洗策略對所述行駛信息、所述方向盤輸入信息和所述車輛所處的道路信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗后的行駛信息、方向盤輸入信息和道路信息。

9、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，所述基于所述目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型，利用預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)對所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差進(jìn)行優(yōu)化，得到所述車輛的軌跡規(guī)劃路徑，包括：

10、獲取所述橫向距離偏差的期望函數(shù)和橫擺角偏差的期望函數(shù)；

11、基于所述預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)，利用所述橫向距離偏差的期望函數(shù)和所述橫擺角偏差的期望函數(shù)分別對所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差進(jìn)行優(yōu)化，得到所述車輛的軌跡規(guī)劃路徑。

12、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，所述利用所述預(yù)設(shè)的預(yù)測模型對所述軌跡規(guī)劃路徑進(jìn)行跟蹤，包括：

13、基于預(yù)設(shè)的預(yù)測控制方程構(gòu)建所述前輪轉(zhuǎn)角、所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差的目標(biāo)預(yù)測函數(shù)，并根據(jù)所述目標(biāo)預(yù)測函數(shù)得到所述前輪轉(zhuǎn)角對應(yīng)的第一約束條件、所述橫向距離偏差對應(yīng)的第二約束條件和所述橫擺角偏差對應(yīng)的第三約束條件；

14、基于所述第一約束條件、所述第二約束條件和所述第三約束條件，確定所述車輛的最優(yōu)路徑控制序列，得到所述車輛的預(yù)設(shè)的預(yù)測模型，并基于所述預(yù)設(shè)的預(yù)測模型對所述軌跡規(guī)劃路徑進(jìn)行跟蹤。

15、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，所述獲取所述車輛的方向盤扭矩，包括：

16、獲取駕駛員手力、所述車輛的行駛速度和方向盤轉(zhuǎn)角角度；

17、基于預(yù)設(shè)的扭矩映射關(guān)系生成所述駕駛員手力的手力扭矩、所述車輛的行駛速度的阻尼扭矩和所述方向盤轉(zhuǎn)角角度的回正扭矩；

18、對所述手力扭矩、所述阻尼扭矩和所述的回正扭矩進(jìn)行扭矩加和，得到所述車輛的方向盤扭矩。

19、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，所述預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)為：

20、ey(k+i│k)＝(1-e-λi)ey(k)；

21、其中，ey為車輛的中心位置與車輛所處的道路中心位置的橫向距離偏差、(1-e-λi)為期望軌跡系數(shù)、k為當(dāng)前周期、i為i個預(yù)測周期、(k+i│k)為在第k個周期中預(yù)測第k+i個周期的狀態(tài)、e-λi為指數(shù)衰減函數(shù)系數(shù)、ey(k)為第k個周期橫向距離偏差的第一個值。

22、根據(jù)本技術(shù)實施例的基于模型預(yù)測的車道保持方法，根據(jù)獲取的車輛的前輪轉(zhuǎn)角、車輛與道路中心位置的橫向距離偏差和車輛的橫擺角偏差構(gòu)建目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型；基于目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型，利用預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)對橫向距離偏差和橫擺角偏差進(jìn)行優(yōu)化，得到車輛的軌跡規(guī)劃路徑，同時利用預(yù)設(shè)的預(yù)測模型對軌跡規(guī)劃路徑進(jìn)行跟蹤，得到車輛的車道保持請求扭矩；獲取車輛的方向盤扭矩，結(jié)合車道保持請求扭矩得到車輛的目標(biāo)扭矩，進(jìn)而控制車輛進(jìn)行車道保持。由此，解決了基于整車建模而導(dǎo)致的車道糾偏精度較低，且只能在部分場景下獲得良好的控制效果等問題。

23、本技術(shù)第二方面實施例提供一種基于模型預(yù)測的車道保持裝置，包括：

24、獲取模塊，用于獲取車輛的前輪轉(zhuǎn)角、所述車輛的中心位置與所述車輛所處的道路中心位置的橫向距離偏差和所述車輛的橫擺角偏差，并根據(jù)所述前輪轉(zhuǎn)角、所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差構(gòu)建目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型；

25、路徑跟蹤模塊，用于基于所述目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型，利用預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)對所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差進(jìn)行優(yōu)化，得到所述車輛的軌跡規(guī)劃路徑，同時利用預(yù)設(shè)的預(yù)測模型對所述軌跡規(guī)劃路徑進(jìn)行跟蹤，得到所述車輛的車道保持請求扭矩；

26、控制模塊，用于獲取所述車輛的方向盤扭矩，根據(jù)所述方向盤扭矩和所述車道保持請求扭矩得到所述車輛的目標(biāo)扭矩，并根據(jù)所述目標(biāo)扭矩控制所述車輛進(jìn)行車道保持。

27、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，在獲取車輛的前輪轉(zhuǎn)角、所述車輛的中心位置與所述車輛所處的道路中心位置的橫向距離偏差和所述車輛的橫擺角偏差之前，所述獲取模塊，還包括：

28、第一獲取單元，用于獲取所述車輛的行駛信息、方向盤輸入信息和所述車輛所處的道路信息；

29、數(shù)據(jù)清洗單元，用于基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)清洗策略對所述行駛信息、所述方向盤輸入信息和所述車輛所處的道路信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到清洗后的行駛信息、方向盤輸入信息和道路信息。

30、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，所述路徑跟蹤模塊，包括：

31、第二獲取單元，用于獲取所述橫向距離偏差的期望函數(shù)和橫擺角偏差的期望函數(shù)；

32、優(yōu)化單元，用于基于所述預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)，利用所述橫向距離偏差的期望函數(shù)和所述橫擺角偏差的期望函數(shù)分別對所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差進(jìn)行優(yōu)化，得到所述車輛的軌跡規(guī)劃路徑。

33、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，所述路徑跟蹤模塊，包括：

34、第三獲取單元，用于基于預(yù)設(shè)的預(yù)測控制方程構(gòu)建所述前輪轉(zhuǎn)角、所述橫向距離偏差和所述橫擺角偏差的目標(biāo)預(yù)測函數(shù)，并根據(jù)所述目標(biāo)預(yù)測函數(shù)得到所述前輪轉(zhuǎn)角對應(yīng)的第一約束條件、所述橫向距離偏差對應(yīng)的第二約束條件和所述橫擺角偏差對應(yīng)的第三約束條件；

35、確定單元，用于基于所述第一約束條件、所述第二約束條件和所述第三約束條件，確定所述車輛的最優(yōu)路徑控制序列，得到所述車輛的預(yù)設(shè)的預(yù)測模型，并基于所述預(yù)設(shè)的預(yù)測模型對所述軌跡規(guī)劃路徑進(jìn)行跟蹤。

36、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，所述控制模塊，包括：

37、第四獲取單元，用于獲取駕駛員手力、所述車輛的行駛速度和方向盤轉(zhuǎn)角角度；

38、生成單元，用于基于預(yù)設(shè)的扭矩映射關(guān)系生成所述駕駛員手力的手力扭矩、所述車輛的行駛速度的阻尼扭矩和所述方向盤轉(zhuǎn)角角度的回正扭矩；

39、扭矩加和單元，用于對所述手力扭矩、所述阻尼扭矩和所述的回正扭矩進(jìn)行扭矩加和，得到所述車輛的方向盤扭矩。

40、根據(jù)本技術(shù)的一個實施例，所述預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)為：

41、ey(k+i│k)＝(1-e-λi)ey(k)；

42、其中，ey為車輛的中心位置與車輛所處的道路中心位置的橫向距離偏差、(1-e-λi)為期望軌跡系數(shù)、k為當(dāng)前周期、i為i個預(yù)測周期、(k+i│k)為在第k個周期中預(yù)測第k+i個周期的狀態(tài)、e-λi為指數(shù)衰減函數(shù)系數(shù)、ey(k)為第k個周期橫向距離偏差的第一個值。

43、根據(jù)本技術(shù)實施例的基于模型預(yù)測的車道保持裝置，根據(jù)獲取的車輛的前輪轉(zhuǎn)角、車輛與道路中心位置的橫向距離偏差和車輛的橫擺角偏差構(gòu)建目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型；基于目標(biāo)側(cè)向動力學(xué)模型，利用預(yù)設(shè)的指數(shù)衰減期望函數(shù)對橫向距離偏差和橫擺角偏差進(jìn)行優(yōu)化，得到車輛的軌跡規(guī)劃路徑，同時利用預(yù)設(shè)的預(yù)測模型對軌跡規(guī)劃路徑進(jìn)行跟蹤，得到車輛的車道保持請求扭矩；獲取車輛的方向盤扭矩，結(jié)合車道保持請求扭矩得到車輛的目標(biāo)扭矩，進(jìn)而控制車輛進(jìn)行車道保持。由此，解決了基于整車建模而導(dǎo)致的車道糾偏精度較低，且只能在部分場景下獲得良好的控制效果等問題。

44、本技術(shù)第三方面實施例提供一種車輛，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實現(xiàn)如上述實施例所述的基于模型預(yù)測的車道保持方法。

45、本技術(shù)第四方面實施例提供一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲計算機(jī)指令，所述計算機(jī)指令用于使所述計算機(jī)執(zhí)行如上述實施例所述的基于模型預(yù)測的車道保持方法。

46、本技術(shù)附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本技術(shù)的實踐了解到。